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fedi-indexにおけるMuse Spark 1.1

各カテゴリのスコア、その内訳、コスパ、ローカル実行、推移。

fedi-index · 総合

A 1,452 ±7

パーセンタイル 91 · #28

人間の評価 / タスク解決

1,455 / 1,449

人間の投票とベンチマーク、Elo-eq

コスパ

+58

100万トークンあたり$2、12社のプロバイダーの中央値 · 公式 $2

手元のハードウェアで

クローズドウェイト:クラウドのみ。

スコアの内訳

A 総合 1,452 [1,446–1,459] パーセンタイル 91 · #28 · 要素数:8
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
Epoch AI eci 154 ±1.24 1,471 ±10 34.0% 2026-07-09 —
LMArena text/overall 1,479 ±2.23 1,479 ±2 15.8% 2026-10-02 —
LMArena text/hard_prompts 1,486 ±2.58 1,472 ±2 15.8% 2026-10-02 —
LMArena text/instruction_following 1,457 ±3.13 1,467 ±3 7.8% 2026-10-02 —
LMArena text/expert 1,479 ±4.81 1,459 ±4 7.6% 2026-10-02 —
Epoch AI simpleqa_verified 減衰 ×0.61 0.58 ±0.02 1,479 ±5 4.4% 2026-08-31 —
LMArena text/longer_query 1,463 ±2.94 1,459 ±3 3.9% 2026-10-02 —
LMArena text/multi_turn 1,484 ±4.33 1,475 ±4 3.8% 2026-10-02 —

重みはスコアに占める要素の割合です(残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます)。 算出方法

A コーディング 1,440 [1,437–1,442] パーセンタイル 90 · #29 · 要素数:2 暫定
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
LMArena webdev/overall 1,542 ±3.87 1,462 ±1 46.0% 2026-10-01 —
LMArena text/coding 1,497 ±3.39 1,468 ±3 44.4% 2026-10-02 —

重みはスコアに占める要素の割合です(残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます)。 算出方法

C エージェント 1,429 [1,424–1,433] パーセンタイル 47 · #31 · 要素数:2
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
LMArena agent/overall -0.05 ±0.00 1,432 ±1 67.0% 2026-10-02 —
τ²-bench (Sierra) tau2/banking_knowledge 減衰 ×0.76 0.40 ±0.05 1,481 ±8 26.0% 2026-07-23 xhigh

重みはスコアに占める要素の割合です(残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます)。 算出方法

A 数学 1,434 [1,422–1,447] パーセンタイル 87 · #34 · 要素数:1 暫定
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
LMArena text/math 1,480 ±7.48 1,470 ±7 86.7% 2026-10-02 —

重みはスコアに占める要素の割合です(残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます)。 算出方法

A ビジョン 1,454 [1,449–1,458] パーセンタイル 83 · #20 · 要素数:3 暫定
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
LMArena vision/overall 1,294 ±3.67 1,469 ±3 63.3% 2026-10-02 —
LMArena vision/ocr 1,303 ±3.91 1,474 ±4 15.6% 2026-10-02 —
LMArena vision/diagram 1,308 ±5.83 1,470 ±5 14.8% 2026-10-02 —

重みはスコアに占める要素の割合です(残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます)。 算出方法

A 文章作成 1,449 [1,444–1,454] パーセンタイル 85 · #40 · 要素数:2 暫定
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
LMArena text/creative_writing 1,439 ±3.93 1,468 ±4 61.8% 2026-10-02 —
LMArena text/longer_query 1,463 ±2.94 1,459 ±3 32.0% 2026-10-02 —

重みはスコアに占める要素の割合です(残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます)。 算出方法

A 言語:繁體中文 1,450 [1,442–1,459] パーセンタイル 89 · #26 · 要素数:1 暫定
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
LMArena text/chinese 1,518 ±5.94 1,467 ±5 93.6% 2026-10-02 —

重みはスコアに占める要素の割合です(残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます)。 算出方法

A 言語:Deutsch 1,437 [1,418–1,455] パーセンタイル 84 · #24 · 要素数:1 暫定
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
LMArena text/german 1,465 ±12 1,458 ±10 91.6% 2026-10-02 —

重みはスコアに占める要素の割合です(残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます)。 算出方法

A 言語:English 1,455 [1,449–1,461] パーセンタイル 93 · #20 · 要素数:1 暫定
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
LMArena text/english 1,479 ±2.95 1,471 ±3 93.9% 2026-10-02 —

重みはスコアに占める要素の割合です(残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます)。 算出方法

A 言語:Español 1,440 [1,424–1,455] パーセンタイル 83 · #26 · 要素数:1 暫定
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
LMArena text/spanish 1,466 ±9.36 1,459 ±9 92.3% 2026-10-02 —

重みはスコアに占める要素の割合です(残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます)。 算出方法

A 言語:Français 1,454 [1,439–1,470] パーセンタイル 92 · #11 · 要素数:1 暫定
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
LMArena text/french 1,497 ±9.38 1,475 ±9 92.3% 2026-10-02 —

重みはスコアに占める要素の割合です(残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます)。 算出方法

A 言語:日本語 1,443 [1,426–1,461] パーセンタイル 85 · #20 · 要素数:1 暫定
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
LMArena text/japanese 1,451 ±13 1,465 ±10 91.9% 2026-10-02 —

重みはスコアに占める要素の割合です(残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます)。 算出方法

A 言語:한국어 1,460 [1,444–1,476] パーセンタイル 93 · #10 · 要素数:1 暫定
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
LMArena text/korean 1,461 ±12 1,481 ±9 92.2% 2026-10-02 —

重みはスコアに占める要素の割合です(残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます)。 算出方法

A 言語:Polski 1,465 [1,446–1,485] パーセンタイル 94 · #9 · 要素数:1 暫定
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
LMArena text/polish 1,498 ±13 1,490 ±11 91.4% 2026-10-02 —

重みはスコアに占める要素の割合です(残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます)。 算出方法

A 言語:Русский 1,464 [1,456–1,472] パーセンタイル 94 · #15 · 要素数:1 暫定
ソース 要素 値 Elo-eq 重み 測定日 バリアント
LMArena text/russian 1,483 ±4.86 1,481 ±4 93.6% 2026-10-02 —

重みはスコアに占める要素の割合です(残りは事前値で、データの少ないモデルを母集団の中央値に近づけます)。 算出方法

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